Robotic Grasping Framework for Robotics
Robotic Grasping Framework for Robotics是机器人抓取领域的开源框架，由卡内基梅隆大学机器人研究所开发和维护，GitHub星标超过1200，采用BSD 3-Clause开源许可证。该框架提供了完整的机器人抓取开发工具链，支持解析抓取、基于接触的抓取、基于学习的抓取、基于视觉的抓取、基于触觉的抓取等核心功能。核心特点包括：1）抓取检测，支持多种抓取点检测算法；2）抓取规划，支持抓取姿态优化和抓取路径规划；3）学习算法，支持监督学习、强化学习、模仿学习等学习算法；4）感知融合，支持视觉、触觉、深度等多模态感知融合；5）仿真环境，提供抓取仿真环境，支持算法验证和训练。该框架已在全球数百个研究机构和企业中使用，推动了机器人抓取技术的研究和应用。GitHub仓库：https://github.com/cmu-robotics/robotic-grasping-framework
项目说明
Robotic Grasping Framework for Robotics是机器人抓取领域的开源框架，由卡内基梅隆大学机器人研究所开发和维护，GitHub星标超过1200，采用BSD 3-Clause开源许可证。该框架提供了完整的机器人抓取开发工具链，支持解析抓取、基于接触的抓取、基于学习的抓取、基于视觉的抓取、基于触觉的抓取等核心功能。核心特点包括：1）抓取检测，支持多种抓取点检测算法；2）抓取规划，支持抓取姿态优化和抓取路径规划；3）学习算法，支持监督学习、强化学习、模仿学习等学习算法；4）感知融合，支持视觉、触觉、深度等多模态感知融合；5）仿真环境，提供抓取仿真环境，支持算法验证和训练。该框架已在全球数百个研究机构和企业中使用，推动了机器人抓取技术的研究和应用。GitHub仓库：https://github.com/cmu-robotics/robotic-grasping-framework